Determinación de entradas en redes neuronales convolucionales para la detección en tiempo real de reductores de velocidad usando sensores inerciales.

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.authorLópez Barajas, María Fernanda
dc.contributor.directorRodríguez Quiñonez, Julio César
dc.coverage.placeofpublicationMexicali, Baja California.
dc.date.accessioned2026-04-19T21:52:31Z
dc.date.available2026-04-19T21:52:31Z
dc.date.created2025
dc.degree.deparmentUniversidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali.
dc.degree.grantorTesis de Maestría / master Thesis.
dc.degree.nameMaestría en Ciencias
dc.description.abstractEsta tesis de maestría presenta un sistema de detección en tiempo real de reductores de velocidad, utilizando una Red Neuronal Convolucional unidimensional (1D-CNN) y datos de aceleración obtenidos de una Unidad de Medición Inercial (IMU). A diferencia de los enfoques existentes, que no operan en tiempo real debido a un desfase de entre 2 y 5 segundos, el sistema propuesto ofrece una respuesta inmediata y precisa. La metodología se centró en optimizar las estructuras de entrada de la CNN utilizando ventanas de datos de 3×308, donde las filas representan los ejes de aceleración (x, y, z) y las columnas contienen muestras de series temporales. Un enfoque de ventana deslizante con incrementos de 7 muestras permitió capturar completamente la interacción vehículo-tope. El análisis comparativo de técnicas de ormalización ([0,1],[-1,1] y [0,255]) reveló que la normalización en escala de grises [0-255] fue la más efectiva para la extracción de características. La validación experimental incluyó pruebas extensivas en condiciones reales con un Honda Civic 2012 en las calles urbanas de Mexicali bajo diversas condiciones de tráfico. El modelo final alcanzó una precisión de clasificación del 99.61% con una latencia de <10ms, manteniendo un rendimiento robusto a través de variaciones de velocidad y escenarios de conducción complejos (frenado, giros).
dc.format.extentRecurso en línea, 103 p.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12930/13776
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Baja California.
dc.relation.urlhttps://drive.google.com/file/d/1ylZ09iTpw-wZ1OocV0jeNcUjX3EylPxl/view?usp=sharing
dc.rightsopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4
dc.subjectRedes neuronales- computadores||Tesis y disertaciones académicas||lemb
dc.subject.lccQA76.87 L66 2025
dc.titleDeterminación de entradas en redes neuronales convolucionales para la detección en tiempo real de reductores de velocidad usando sensores inerciales.
dc.uabc.bibliographycNoteIncluye referencias bibliográficas.
dc.uabc.bilbiotecaMEXICALI
dc.uabc.identifier279777
dc.uabc.numInventarioMXL125726
dc.uabc.typeMaterialTESIS
Archivos
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
MXL125726.pdf
Tamaño:
3.97 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Colecciones
Tesis de Maestría (Mexicali)